PALO ALTO / LONDON (IT BOLTWISE) – Denodo stellt Studienergebnisse zu seiner KI-Datenschicht vor und quantifiziert einen ROI von 290 % über drei Jahre. Der Ansatz soll Agenten dreimal schneller in den Produktivbetrieb bringen und die KI-Betriebskosten um 68 % senken. Laut Bericht reduziert sich dabei die Kontextdatenmenge pro Aufgabe von rund 18.000 auf etwa 5.760 Tokens. Außerdem sollen sich Integrations- und Governance-Aufwände deutlich verringern lassen.
Wenn Unternehmen vom Chatbot-Experiment in den produktiven Betrieb wechseln, ändert sich vor allem eine Sache: KI-„Agenten“ brauchen nicht nur ein Modell, sondern einen belastbaren Datenzugang. Genau an dieser Stelle setzt Denodo an und positioniert seine KI-Datenschicht als einheitliche Logikschicht zwischen Datenquellen und agentenfähigen Workflows. Der Kern der aktuellen Veröffentlichung ist eine wirtschaftliche Betrachtung, die den Nutzen einer nach Vorgaben verwalteten, semantisch konsistenten Datenbasis gegen fragmentierte Einzelintegrationen abgrenzt.
Die Studie, die Denodo gemeinsam mit Veqtor8 in Form eines Analyst-Reports auswerten lässt, rechnet die Auswirkungen über einen Zeitraum von drei Jahren vor. Dabei entsteht ein zusammengesetztes Finanzmodell auf Basis eines Durchschnittsbildes der befragten Unternehmen: In dem Modell starten im ersten Jahr 100 Agenten und wachsen im dritten Jahr auf 900 Agenten, während gleichzeitig 100 verteilte Unternehmensdatenquellen eingebunden werden. Für die wirtschaftliche Bewertung nennt der Report unter anderem 2,9-mal höheren geschäftlichen Mehrwert durch KI-Initiativen. Dieser Wert setzt sich aus Nettokosteneinsparungen und zusätzlichem Geschäftsnutzen zusammen und soll damit die typischen Effekte abbilden, die bei KI-Use-Cases oft gleichzeitig auftreten: Kosten sinken, während sich der Output pro Zeiteinheit erhöht.
Technisch und betrieblich wird die Geschwindigkeit der Bereitstellung als zentrales Argument hervorgehoben: Agenten sollen dem Bericht zufolge dreimal schneller in den Produktivbetrieb gehen können. Die Begründung ist weniger „Schnelligkeit“ im Modell selbst, sondern der Weg dorthin: Statt bei jeder neuen Agentenrolle maßgeschneiderte Integrationen zu bauen, greifen Agenten laut Denodo auf vorgefertigte, wiederverwendbare Datenprodukte zu. In der Praxis bedeutet das, dass Daten nicht jedes Mal neu „zusammengesetzt“ werden müssen, sondern dass ein zentral gepflegtes Set an semantisch abgestimmten Datenbausteinen wiederverwendet wird. Für die betriebliche Organisation ist das eine Verschiebung weg von Projekt-Fragmenten hin zu wiederholbaren Betriebsbausteinen.
Auch bei den laufenden Kosten führt der Report eine konkrete Rechenlogik an. Der zentrale Hebel: Abfragen werden zuerst an die KI-Datenschicht weitergeleitet und erst dann wird gefiltert, welche Daten überhaupt an das Modell gelangen. Dadurch sinkt die Kontextdatenmenge pro Aufgabe – im Dokument von etwa 18.000 Tokens auf ungefähr 5.760 Tokens. Wenn man die Kosten je genutztem Rechen- und Modellkontingent betrachtet, ist eine Reduktion der Tokenzahl oft unmittelbar in der Rechnung sichtbar. Der Report leitet daraus ab, dass die KI-Betriebskosten um 68 % sinken. Ergänzend wird beschrieben, dass der Ansatz nicht nur Token reduziert, sondern auch die Rechenkosten in ähnlichem Umfang mitzieht, weil das Modell weniger „Prompt-Masse“ verarbeiten muss.
Besonders markant ist zudem der Abschnitt zu Integrations- und Governance-Kosten. In regulierten Umfeldern können einzelne Agenten laut Bericht auf 30 bis 50 unterschiedliche Cloud-, SaaS-, Legacy- und operative Systeme zugreifen. Ohne einheitliche logische Datenschicht müsste für jede Datenquelle oft ein eigener Model Context Protocol (MCP)-Server, passende RAG-Pipelines und agentenspezifische Sicherheitskontrollen aufgebaut werden. Genau dieser „Wildwuchs“ soll verhindert werden: Der Report nennt über drei Jahre eine Einsparung von mehr als 75 % bei Integrations- und Governance-Kosten sowie eine Reduktion der Wartungsaufwände um 79 % und des Aufwands für die Richtlinienverwaltung um 76 %. Das ist inhaltlich konsistent mit dem Ansatz, Zugriff, Semantik und Richtlinien zentral zu vereinheitlichen, statt Sicherheitsregeln über viele Einzellösungen hinweg replizieren zu müssen.
Die Argumentation wird im Dokument durch namentlich genannte Positionen unterfüttert. Andrew Milroy, Chefanalyst bei Veqtor8 und Verfasser des Berichts, sagt: „Agenten sind nur so effektiv wie die Daten, auf die sie zugreifen können“. Er ergänzt außerdem, dass die Anbindung eines einzelnen Systems zwar überschaubar sei, aber die Koordination vieler Systeme unter konsistenten Sicherheitsrichtlinien außergewöhnlich komplex werde. Alberto Pan, Chief Technology Officer bei Denodo, bringt es im Bericht auf den Punkt: „Unternehmen können es sich nicht leisten, bei der Skalierung von KI zwischen Geschwindigkeit, Governance und Kosteneffizienz wählen zu müssen“. Beide Aussagen ordnen die Zahlen in ein übergreifendes Betriebsmodell ein: Eine einheitliche Datenlogik soll die Grundlage für vertrauenswürdige Agenten schaffen, ohne umfangreiche Datenverlagerung anstoßen zu müssen.
Für die Markt- und Umsetzungsebene ist entscheidend, dass „Agentic AI“ derzeit genau an dieser Integrationsschicht häufig scheitert: Nicht das Modell, sondern die Daten-, Sicherheits- und Betriebslogik bestimmen, wie schnell Teams aus Prototypen echte Workflows machen. Der Report adressiert damit eine typische Engstelle bei der Skalierung generativer KI und macht zugleich klar, warum Datenmanagement-Architekturen gerade in Enterprise-Umgebungen wieder stärker in den Fokus rücken. Wer Agenten im Produktivbetrieb steuert, braucht nachvollziehbare Richtlinien, konsistente Semantik und eine wiederverwendbare Integrationsbasis, sonst wächst der Aufwand mit jeder neuen Agentenrolle. Das vorgestellte Zahlenpaket soll diese Entwicklung betriebswirtschaftlich quantifizieren und damit Entscheidungen in Architektur- und Budgetrunden wahrscheinlicher machen, sobald mehr als ein einzelner Pilot geplant ist. Der Report wird laut Veröffentlichung kostenlos bereitgestellt, inklusive detaillierter Herleitung der Parameter und Modellannahmen.
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